Wie BMW am Autonomen Fahren arbeitet. Und wovon der Erfolg abhängt.

Bis die Menschen autonom auf Level 3 fahren, also die Verantwortung auf Fahrzeug und Hersteller übergeht, wird es nicht mehr lange dauern. „Wir sind mitten in der Serienentwicklung“, berichtet Dr. Nicolai Martin, Leiter des Bereichs Vollautomatisiertes Fahren und Fahrerassistenz bei der BMW Group, in der neuesten Folge des FAZ-Podcasts Künstliche Intelligenz. Die Fortschritte in den vergangenen Jahren sind vor allem auf die Verfügbarkeit und neuen Analysemöglichkeiten von Daten zurückzuführen. „500 Millionen gefahrene Kundenkilometer können wir auswerten, um die Funktionen des autonomen Fahrens zu verbessern", erläutert Martin. Aber es kommen nicht nur Algorithmen der Künstlichen Intelligenz oder Maschinellen Lernens zum Einsatz. Vielmehr werden auch klassische Regelsysteme genutzt, um das autonome Fahren sicherer zu machen. „Der weltweit durchschnittliche Fahrer erzeugt alle 700 Millionen Kilometer einen Verkehrsunfall mit Todesfolge. Unser System muss nachweisen, bevor wir es dem Kunden anbieten, dass es deutlich sicherer ist und damit mindestens eine Milliarde Kilometer mit aktiver Funktion ohne einen Unfall mit schwerer Folge hinter sich bringt“, so Martin im FAZ-Podcast.

Bevor aber Autos voll autonom fahren werden, werden andere Anwendungsfälle schneller serienreif sein: „Da gehören zum Beispiel Parkfunktionen und Parkverkehrssituationen dazu: Das Fahrzeug wird abgegeben und parkt sich

selbst im Parkhaus eigenständig weg. Das nennen wir Automated Valet Parking“, sagt Martin. Vor den Autos werden seiner Ansicht nach LKW autonom fahren. „Ein Fahrer wird den Truck noch bis zum Highway bringen. Dort fährt er dann autonom – so wie man einen Zug auf die Schiene setzt. 1000 oder 2000 Meilen später wird ein anderer Kollege den Truck wieder abholen und die letzten zwei Meilen zum Lager bringen. Und auch das kann man dann noch automatisieren“, sagt Martin voraus.

Die Qualität und Quantität der Daten spielt eine zentrale Rolle - auch für andere Anwendungen im Auto wie die Navigationssysteme. Hier haben Produkte wie Google Maps die Nase vorne. Die Begründung ist klar: „Dort werden ja nicht Fahrzeuge erfasst, sondern Smartphones, von denen es eben mehr gibt“, so Martin. Auf diese Weise wird nicht nur die aktuelle Verkehrssituation präziser erfasst, sondern auch die Prognosen, wo sich ein Stau bilden wird, werden besser. „Daten werden auch hier zum Wettbewerbsvorteil, wo Unternehmen wie Google und Co. einen großen Vorsprung haben“.

Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle.

Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag im Monat.